Question

这是我的数据框，称为mydata。

                   Denomination     
Attendance    Protestant Catholic Jewish
Regular          182      213    203
Irregular        154      138    110

我想通过卡方检验来计算假设。所以我这样设定我的假设：

H0：教派与出勤没有关系

H1：面额和出勤率之间有关系。

我已经尝试通过计算实际值和期望值，并将它们进行比较以计算卡方。但是没有得到输出。

我尝试过的代码：

> rowSums(mydata,na.rm = FALSE,dims = 1L)
> colSums(mydata,na.rm = FALSE,dims = 1L)
> sum(mydata)
> e = rowSums(mydata) * colSums(mydata)/ 1000
> chisq.test(mydata) = sum((mydata-e)^2 / e)

但是我没有得到结果。请提出建议？

Answer 1

这里需要注意的几件事：

chisq.test只能有数字列（或整数）。您显示数据的方式似乎Attendance是它自己的列，而不是rowname。
您无需计算rowSums或colSums即可使用测试。

这是我运行的代码：

dfs <- data.frame(Attendance = c("Regular", "Irregular"), Protestant = c(182, 154), Catholic = c(213, 138), Jewish = c(203,110))
rownames(dfs) <- dfs[,1]
dfs$Attendance <- NULL
chisq.test(dfs)

    Pearson's Chi-squared test

data:  dfs
X-squared = 7.8782, df = 2, p-value = 0.01947

如何在R编程中计算卡方？

1 个答案: